改进PCA方法在化工过程中的故障诊断研究

摘要

为了使化工生产中复杂系统的故障判断更加精准、更加有说服力,采集系统正常工作和故障状态时的数据,运用改进的主元分析(PCA)算法判断系统是否有故障产生。改进的主元分析算法是在传统主元分析的基础上将平方预测误差SPE统计量分化成与主元显著关联的检测变量残差(PVR)统计量和其余一般变量残差(CVR)统计量,再与Hotelling’s T2统计量相配合进行系统故障的判断,使检测到的结果更加精准,生产过程更加安全。将此改进的主元分析方法运用到田纳西—伊斯曼过程中,仿真结果验证了该方法可以有效识别系统处于正常工况状态还是故障状态,是一种系统故障分析和诊断的有效方法。